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基于多模型集成学习的区域雪线高度模拟——以叶尔羌河流域为例
2025年
雪线是气候变化的敏感指示器。在气候变暖背景下,开展区域雪线高度的遥感监测与模拟研究有利于深入探讨高山区冰冻圈变化趋势及其机制。本研究以叶尔羌河流域为研究区,基于MODIS积雪产品提取的雪线高度数据和ERA5气象再分析数据,采用梯度提升决策树(GBDT)、自适应提升(AdaBoost)、轻量梯度提升(LightGBM)、随机森林(RF)、极端梯度提升(XGBoost),构建多种算法的雪线高度模拟模型。精度验证结果表明,5种学习算法的拟合优度(R^(2))均达到0.8以上,其模拟精度由高到低分别为:GBDT、AdaBoost、LightGBM、XGBoost、RF。依据模拟精度和最大相异性从中筛选AdaBoost、XGBoost、RF算法作为基学习器,GBDT算法作为元学习器,共同组合为Staking集成学习框架下的雪线高度模拟模型,其精度优于任意单个学习器(RMSE=88.73 m,MAE=57.99 m,R^(2)=0.93)。该算法相较于其他模型消除了过拟合现象与奇异值的影响,鲁棒性和泛化能力更强,预测结果更加稳定。之后,构建多时间尺度的雪线高度模型并模拟1991—2000年叶尔羌河流域不同时间尺度下雪线高度变化趋势,总体上雪线高度呈年际增长的趋势,其速率为24.02 m·a^(-1)。结果表明,多模型融合的Stacking集成学习算法能够较好地模拟雪线高度变化,有效提升了模拟精度和泛化能力,为流域尺度的雪线高度模拟提供了准确且高效的监测途径。
赵彦成唐志光唐志光王向东姜新
关键词：遥感监测叶尔羌河流域
青藏高原地区积雪与雪线高度时空变化研究被引量：4
2024年
积雪对气候变化具有高度敏感性,研究积雪变化对区域水循环及生态环境演变具有重要意义。基于遥感数据和河流水系分布情况,将青藏高原划分为12个子流域,分析了青藏高原及其子流域的积雪深度、积雪覆盖率、雪线高度的时空变化特征。结果表明:①1979—2020年青藏高原积雪深度呈明显降低趋势,空间上积雪深度由中心区域向四周递增,阿姆河流域多年平均积雪深度最大,印度河流域的次之。②2000-2015年青藏高原多年平均积雪覆盖率为29.66%,呈平缓的下降趋势,印度河流域的积雪覆盖率最大,高达39.83%,塔里木河的次之。③青藏高原雪线高度的变化范围为[4700,5000]m,夏季的雪线高度整体偏高,在8月达到最大值;各子流域雪线高度由大到小的排序依次为雅鲁藏布江流域、印度河流域、河西流域、恒河流域、长江流域、怒江流域、阿姆河流域、塔里木河流域、柴达木河流域、内河流域、黄河流域、澜沧江流域。研究结果对寒区水资源管理和生态环境可持续发展具有重要意义。
刘小妮莫李娟辛昱昊陈松峰赵雯颉吴金雨鞠琴
关键词：积雪深度青藏高原
1991—2021年天山融雪末期雪线高度遥感监测研究被引量：5
2022年
研究融雪末期雪线高度变化有助于预测冰雪系统未来的变化趋势、理解区域和全球气候变化。基于Google Earth Engine(GEE)平台和Landsat卫星数据,发展了区域雪线高度提取模型,提取了天山4个子流域1991—2021年的融雪末期雪线高度,并分析了雪线高度的变化特征及其与气象因素的关系。结果表明:(1)Landsat提取的融雪末期雪线高度与Sentinel-2提取的融雪末期“最小化”积雪范围具有较高的一致性,其总体精度为91.6%,Kappa系数达0.9以上,利用该模型可准确获取融雪末期的区域雪线高度。(2)研究区近30 a融雪末期雪线高度呈明显的上升趋势,上升速率介于2.7~6.4 m·a^(-1)之间;其中,玛纳斯河流域雪线高度上升速度最快,阿克牙孜河流域雪线高度上升速度最慢。(3)夏季气温是影响研究区融雪末期雪线高度变化的主要因素(P<0.05),降水对其影响相对较弱。
王靖文唐志光邓刚胡国杰桑国庆
关键词：LANDSAT遥感监测气候变化
雪线在原行星盘中的演化
2020年
本文研究雪线在原行星盘中的整体演化行为.盘子模型中新的数值结果被采用来模拟各种物理机制(包括从中央原恒星到吸积盘上的辐射,热电离机制引起的粘滞系数,引力不稳机制,光致蒸发机制,最新的中央原恒星的半径和表面有效温度).盘子模型中,雪线随着时间演化的整体变化趋势如下:雪线首先向外扩张至一个最大值,然后再向内收缩.而且雪线在这个过程中会出现剧烈的抖动,这是一个新的现象,值得进行更深的研究.雪线抖动是多个因素共同作用的结果,包括引力不稳机制,原行星盘中的四个产热机制,磁转动不稳机制等等.另外,还研究了雪线在原行星盘中的演化行为和抖动行为对父辈分子云核的性质参量的依赖关系.发现雪线的演化行为和抖动行为对父辈分子云核的性质参量(质量Mcore,和角速度ω)和流体动力学参量αmin有很强的依赖关系.
刘春见姚震徐翠燕
基于MODIS积雪产品的高亚洲融雪末期雪线高度遥感监测被引量：16
2020年
以2001-2016年逐日MODIS积雪产品为主要数据源,在高亚洲区域发展了大尺度融雪末期雪线高度的遥感提取方法,并对其2001-2016年的时空变化特征进行了分析。提取方法首先对逐日的MODIS积雪覆盖率产品进行去云处理,获得积雪覆盖日数(SCD)数据集;并用冰川年物质平衡观测数据、融雪末期Landsat数据对提取终年积雪的MODIS SCD阈值进行率定;最后以MODIS SCD提取的终年积雪面积结合地形"面积-高程"曲线实现大尺度融雪末期雪线高度信息的提取。结果表明:①高亚洲融雪末期雪线高度的空间异质性较强,总体上呈南高北低的纬度地带性分布规律;并因受山体效应的影响,雪线高度由高海拔地区向四周呈环形逐渐降低的特点。②高亚洲2001-2016年融雪末期雪线高度总体上表现为明显的增加趋势。在744个30 km的监测格网中,24.2%的格网雪线高度呈显著增加,而仅0.9%的格网呈显著下降。除兴都库什、西喜马拉雅外,其他地区雪线高度均表现为升高趋势,显著上升的地区主要分布在天山、喜马拉雅中东部和念青唐古拉山等,其中以东喜马拉雅升高最为显著(8.52 m yr-1)。③夏季气温是影响高亚洲融雪末期雪线高度变化的主要因素,两者具有显著的正相关关系(R=0.64,P <0.01)。
王晓茹唐志光王建王欣魏俊锋
关键词：MODIS遥感监测
基于RS的昆仑山区夏季雪线高程变化及其影响因素分析被引量：5
2019年
以昆仑山区为研究区域,利用2001-2015年MOY10A1/MOD10A1以及气温、降水等数据,通过统计学的方法得出了研究区的研究日期,积雪持续时间比率法提取了研究区近15年雪线高程,线性趋势法分析了近15年研究区雪线高程的动态变化,相关分析法研究了雪线高程变化的影响因素。经分析得出:研究日期确定为每年的7月22日-8月24日(第203~236天),共计34天,积雪持续时间比率法提取的雪线阈值为76.5%。2001-2015年昆仑山区及各区域雪线高程呈波浪式上升的趋势,昆仑山东、中、西段雪线高程变化的倾向率分别为80 m·(10a)-1、 131 m·(10a)-1和155 m·(10a)-1,昆仑山东段雪线高程变化最为稳定,其次是昆仑山中段,最不稳定的则是昆仑山西段。近15年昆仑山东、中、西段雪线高程的平均值分别为4 990 m、 5 271 m和4 936 m,并且昆仑山中段雪线高程的最小值要高于其它两区域的最大值,因此,昆仑山区域雪线高程分布特征为:中间高,两边低。从年的时间尺度分析,影响昆仑山区及各区域雪线高程变化的主控因素为气温;从季节的时间尺度分析,气温对雪线高程影响最大的季节为夏秋季,降水对其影响最大的季节则在夏冬季;从月的时间尺度分析,昆仑山区夏月气温对雪线高程影响最大,而降水对其影响最大的月份则在冬月。
张连成胡列群李帅侯小刚郑照军
关键词：雪线高程变化影响因素
Guardian of Happiness on the Snowline Mail Road——Qimeiduoji
2019年
A postal mail driver’s deeds have earned him praise,and official recognition as a role model for the country.Qimeiduoji,a driver with China Post Group’s Ganzi subsidiary in Sichuan,has carried the mail between Ganzi and Dege on the SichuanTibet line for 30 years,driving along that dangerous road,at 3,500-m high or the level of snowline,to deliver the mail.After Qimeiduoji’s meritorious dedication was publicized recently, the outpouring of social response was large. What caught the public eye was his version of the "Old-Tibet Spirit" and the 4tTvvo-road Spirit." He once braved a ruffians, attack to deliver the mail and had to work to rehabilitate his wounded body in order to return to his post. His route routinely required him to drive the vehicle, loaded with some 14 tons of mail and packages, alone over 6,168m-high Que^r Mountain. Qimeiduoji has saved hundreds of people trapped in the freezing cold in snowstorms, using the oxygen tanks and medicine (Rhodiola rosea, and inosine oral liquid) readily available all the time on his truck.
Wu GuangyuLi He
关键词：幸福使者
亚洲高山区融雪末期雪线高度空间差异的影响因素分析被引量：2
2019年
以亚洲高山区2001-2016年基于MODIS积雪产品提取的30 km格网融雪末期雪线高度数据集(744个格网)及气象再分析资料为主要数据源,采用克里金插值、空间变异函数、回归分析和相关分析等方法分析了亚洲高山区融雪末期雪线高度的空间分布规律及空间异质性,并定量分析了其主要影响因素。结果表明:亚洲高山区融雪末期雪线高度空间分布存在较强的异质性,青藏高原内部雪线高度较高(5967 m)且空间变化梯度较小,北部的阿尔泰山、天山雪线高度较低(<4500 m),西部地区雪线高度等值线分布最为密集。在30 km格网尺度上,亚洲高山区融雪末期雪线高度具有明显的空间自相关性,空间自相关距离约为1550 km。纬度、经度和海拔对亚洲高山区融雪末期雪线高度的相对贡献率分别为60.5%、2.6%和36.9%,而在不同子区域其相对贡献率存在差异。夏季气温是影响亚洲高山区融雪末期雪线高度的主导因素,45.6%的格网主要受夏季气温的影响,而且在不同区域均有分布;以年降水量为主要影响因素的格网约占18%,主要分布在喀喇昆仑和帕米尔等区域;仅10%的格网主要受年辐射量的影响。
王晓茹唐志光王建邓刚王欣魏俊锋
关键词：影响因素变异函数
基于不同方法天山西部山区雪线的确定及其变化规律分析被引量：1
2018年
为了更好的指导天山西部山区冰雪水资源的开发利用,对其雪线变化规律的研究有至关重要的作用。借助2000-2016年MODIS数据、DEM数据以及1959-2015年气象数据,采用遥感监测雪线法、气候雪线法、雪线场法,对喀什河流域雪线时空变化规律进行分析研究,结果表明:(1)基于遥感监测雪线法可以看出,研究区多年平均8日、年均雪线均呈上升趋势;在季节尺度上,春季和冬季雪线呈上升趋势,秋季和夏季雪线呈下降趋势;结合气候数据可知,年均雪线对降水有较好响应,春季雪线对气温有较好响应;(2)基于气候雪线法可以看出,气候雪线要高于遥感监测雪线,仅从气候角度分析,气候变化导致雪线逐年呈上升趋势;(3)采用雪线场分析可看出,雪线场的雪线分布主要受地形影响,以2 000m高度为界限,其上下两部分雪线场对降水有不同的响应。
汤瑞穆振侠肉孜买买提.阿不来提周育琳彭亮
关键词：MODIS气候响应
新疆雪线场的建立及其空间分布特征被引量：1
2018年
以新疆为研究区,利用2015年逐日积雪产品MOD10A1/MYD10A1数据,通过积雪持续时间比率法提取研究区雪线,并运用克里金插值法建立新疆区域雪线场,在此基础上对研究区雪线空间分布特征进行研究。经分析得出：普通克里格插值法建立的新疆雪线场MAE（平均绝对误差）为4.49 m,RMSE（均方根误差）为48.93 m,其误差满足本研究的精度需求;从整个研究区分析,雪线高程呈现出北低南高,西高东低的布局,其值在3 000-5 600m,具有典型的经度地带性和纬度地带性的分布特点,同时雪线场南部分布密集北部稀疏;从局部区域分析,天山山区雪线高程南高北低、东高西低,昆仑山区中间高、两边低,阿尔泰山区西北向东南依次降低;各个区域雪线分布差异较大,其内部分布复杂,雪线高程高低交错。
张连成胡列群李帅侯小刚郑照军
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